7个IPCC AR4模式对中国地区极端降水指数模拟能力的评估及其未来情景预估

利用中国区域550个站点1961～2000年日降水量资料, 考察参与政府间气候变化委员会(IPCC)第四次评估报告的7个新一代全球模式及多模式集合对现代气候情景下(20C3M)5个极端降水指数的模拟能力, 同时进行中国区域未来不同排放情形下极端降水事件变化的预估, 结果表明: 最新全球模式能较好地模拟出极端降水指数气候场的空间分布及其中国区域的线性趋势, 且模式集合模拟能力优于大部分单个模式, 但在青藏高原东侧、 高原南部存在虚假的极端降水高值区, 模拟的东部季风区的极端降水强度系统性偏低, 区域平均序列年际变率的模拟能力也较低。中国地区21世纪与降水有关的事件都有趋于极端化的趋势, 极端降水强度可能增强, 干旱也将加重, 且变化幅度与排放强度成正比。     

土壤湿度年际变化对中国区域极端气候事件模拟的影响研究 I. 基于CAM3.1的模式评估

利用NCAR大气模式CAM3.1对中国区域近40年的极端气候事件进行了模拟试验;在此基础上, 利用1961～2000年中国区域452站的逐日最高、最低气温和降水资料, 从气候平均、年际变化和长期变化趋势等方面全面评估了该模式对中国极端气候事件的模拟能力。结果表明:(1)模式对中国区域极端气候指数气候平均态的大尺度空间分布特征具有一定的模拟能力;模式对极端降水指标空间分布的模拟能力较好, 而对极端气温指标的模拟较差;模式对极端气候指标的模拟存在系统性的偏差, 模拟的极端降水的系统性偏差要远大于对极端温度的模拟。(2)模式对极端气温指数的年际变化特征具有较强的模拟能力, 而对极端降水指数的年际变化基本没有模拟能力;模式模拟的各极端降水指标的年际变幅与观测存在较大的偏差。(3)模式较好地模拟出了暖夜和暖昼指数在中国大部分区域的增加趋势, 但变幅较实测偏小;模式对热浪持续指数长期趋势的模拟则相对略差。模式对极端气温指标长期趋势的模拟能力总体优于对极端降水指标的模拟。模式对极端降水频次和中雨日数长期趋势的模拟尚可, 但对持续湿期长期趋势的空间分布模拟较差。研究结果可为该模式用于极端气候的模拟研究提供一定参考。     

中国近54年来夏季极端降水事件特征研究

利用1960~2013年中国6~8月无缺测的571站逐日降水资料,定义7个极端降水指数,研究中国夏季极端降水事件特征。结果表明:(1)极端降水事件空间分布存在明显的区域性差异,长江中下游地区、华南地区、西北地区表现为增加趋势,东北地区、华北地区、西南部分地区表现为减少趋势;时间分布表现出具有显著的年际和年代际变化特征,极端降水事件有增加趋势,在20世纪90年代初期有明显转折。(2)M-K检验表现出极端降水事件在20世纪90年代初发生突变,突变前(后)偏弱(强)。(3)极端降水指数周期振荡不完全一致,准15年周期振荡为主,其次是准7年周期,最强振动出现在1998年。(4)除持续干期指数外,其他极端降水指数间存在较好的相关性。     

近50a华东地区夏季极端降水事件的年代际变化

利用中国华东地区90站点1960--2009年夏季（6—8月）逐日降水资料,分析了近50a来华东地区各类极端降水事件的强度和发生频次的年代际变化。结果表明：华东地区极端降水事件年代际变化特征明显。近20a来,不论是极端降水事件的平均强度还是发生次数都要明显高于前30a;1990年代是极端事件多发且强度较强的年代;华东区域极端强降水过程事件的连续降水日数多在9d以下,而极端连续降水日数事件基本在9d以上;较之华东地区其他区域,福建地区存在更多的强度大、持续久的降水过程;华东地区最大极端降水量出现在江西北部与安徽南部的交界区域。极端降水事件频发带存在南北摆动的年代际变化,这一特征在极端日降水事件和极端强降水过程事件上表现得更为明显。同时,存在两个极端事件频发带,分别位于长江流域附近。在后3个年代,这两个频发带呈现出分一合一分的年代际变化特征。     

土壤湿度年际变化对中国区域极端气候事件模拟的影响研究Ⅰ.基于CAM3.1的模式评估

利用NCAR大气模式CAM3.1对中国区域近40年的极端气候事件进行了模拟试验;在此基础上,利用1961～2000年中国区域452站的逐日最高、最低气温和降水资料,从气候平均、年际变化和长期变化趋势等方面全面评估了该模式对中国极端气候事件的模拟能力.结果表明:(1)模式对中国区域极端气候指数气候平均态的大尺度空间分布特征具有一定的模拟能力;模式对极端降水指标空间分布的模拟能力较好,而对极端气温指标的模拟较差;模式对极端气候指标的模拟存在系统性的偏差,模拟的极端降水的系统性偏差要远大于对极端温度的模拟.(2)模式对极端气温指数的年际变化特征具有较强的模拟能力,而对极端降水指数的年际变化基本没有模拟能力;模式模拟的各极端降水指标的年际变幅与观测存在较大的偏差.(3)模式较好地模拟出了暖夜和暖昼指数在中国大部分区域的增加趋势,但变幅较实测偏小;模式对热浪持续指数长期趋势的模拟则相对略差.模式对极端气温指标长期趋势的模拟能力总体优于对极端降水指标的模拟.模式对极端降水频次和中雨日数长期趋势的模拟尚可,但对持续湿期长期趋势的空间分布模拟较差.研究结果可为该模式用于极端气候的模拟研究提供一定参考.     

山西近40年极端降水特征分析

利用山西108个国家级地面气象观测站1979—2018年日降水量资料,采用百分位法定义极端降水事件,应用气候趋势系数、Mann-Kendall (M-K)检验等方法,研究山西极端降水特征及其变化规律。结果表明:(1)山西极端降水出现在3—10月之间,发生频次呈现“山区多、盆地少”的特点,平均强度表现为“北中部小、南部大”的空间分布特征。(2)山西极端降水持续时间以1 d为主,局地性特征明显,发生大范围极端降水事件的概率较低。(3)近40年,山西极端降水事件呈明显增多趋势,影响范围不断扩大,强度略有增强,没有突变发生。各区域极端降水的长期变化差异较大;北部强度显著增强,范围明显扩大且在1986年发生突变;中部极端降水日数和强度显著增多增强,并分别在2001、1992年发生突变;南部极端降水变化趋势微弱。     

全球升温1.5℃和2.0℃情景下中国乡村振兴核心区极端降水的变化特征北大核心CSCD

中国乡村振兴核心区生态环境较脆弱,暴雨洪涝等气象灾害频发,在此背景下,定量、科学地评估乡村振兴核心区全球升温情景下极端降水的变化特征,能够为乡村振兴核心区防止因灾返贫策略等的制定提供一定的科学依据。本研究基于CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6)气候模式下不同SSPs-RCPs(Shared Socioeconomic Pathways-Representative Concentration Pathways)组合情景模拟数据,对全球升温1.5℃和2.0℃情景下中国乡村振兴核心区极端降水事件频次、强度和持续时间的变化特征进行了分析。结果表明:(1)相对于基准期(1995~2014年),全球升温1.5℃情景下,乡村振兴核心区受极端降水影响明显增大,面积占比60.91%的区域极端降水频次增加,面积占比88.19%的区域极端降水强度增强,面积占比81.07%的区域极端降水持续时间增加;(2)全球升温2.0℃情景下,乡村振兴核心区三项极端降水指标变化与升温1.5℃情景下相似,相对于基准期有增加趋势,极端降水频次、强度和持续时间面积占比分别为55.78%、85.24%、79.33%;(3)从空间角度分析,全球升温1.5℃和2.0℃情景下,乡村振兴核心区中西部相较东部可能更易受极端降水的影响,西藏片区频次和持续时间增加显著,尤其值得关注;(4)当全球升温从1.5℃到2.0℃情景,乡村振兴核心区整体极端降水特征的变化未表现出明显增减趋势及空间特征。相比1.5℃较基准期的变化,2.0℃情景下极端降水频次、强度、持续时间的增加区域范围均缩小,但平均增幅均变大,对于发生极端降水事件的乡村振兴核心区区域而言可能面临更大的风险。     

Future changes in precipitation extremes over China using the NEX-GDDP high-resolution daily downscaled data-set

最近,NASA发布了一套基于CMIP5 21个耦合模式输出的高分辨率降尺度逐日数据集,简称NEX-GDDP。本文评估了NEX-GDDP对中国极端降水的模拟性能。研究发现:(1)相比CMIP5直接输出结果,NEX-GDDP能够更好刻画中国极端降水的空间分布;(2)未来中国极端降水事件明显增多、强度增强,NEX-GDDP在区域尺度上给出了更多的气候变化信息;(3)NEXGDDP预估的中国未来极端降水变化的不确定性范围相比CMIP5直接输出结果明显减少,使得预估结果更加可靠.     

基于10年GPCP降水资料的全球极端降水分布分析

利用GPCP的1997-2006年全球1°×1°格点降水日资料,对全球年平均的降水,以及夏季极端降水高值区域频次和强度进行了分析,并比较了其与ENSO的ONI指数的关系。取得了以下结果:赤道附近是全年多雨区,极端降水高值区域多分布于此。赤道东太平洋夏季极端降水的频次和强度变化基本是一致的,西太平洋暖池也有相同的特点,但是两者最强最弱年份却刚好相反,且都发生在ENSO冷暖年,但无明显的正负对应关系。我国中东部夏季极端降水最强年(1998年)发生在极强EL Ni觡o年-1997年的次年,最弱年(2001年)也发生在持续24个月的极强的La Ni觡a事件之后,但两者没有明显的正负对应关系。孟加拉湾夏季极端降水频次和强度的年际振荡强弱有相反的特点。长江中下游(6,7月)极端降水频次和赤道东太平洋(7,8月)极端降水频次有一定的滞后相关性,置信度为95%。     

青藏高原中东部极端降水的时空变化特征

伴随全球气候变暖,极端降水事件明显增多,造成的灾害损失日益增加。青藏高原作为全球气候变化敏感区域,开展该区域极端降水事件时空变化特征研究有助于提升高原气候预测和防灾减灾能力。利用1961—2017年青藏高原中东部68个气象站逐日降水观测数据,通过百分位阈值法和线性倾向估计法,结合极端降水指数,分析该区域极端降水时空分布及变化趋势,探讨不同等级降水对总降水量的贡献。结果表明：青藏高原中东部地区各极端降水指数总体均由东南向西北递减,东南部是总降水和极端降水高值区,但该区域对整体降水量增加的影响较小。近57 a来,各极端降水指数整体均呈增加趋势,总降水量及其强度、强降水量、1日最大降水量和连续5 d最大降水量增加趋势显著,强降水量气候倾向率大于特强降水量,且强降水量占比明显增大,而特强降水量占比略有减小,表明强降水量增加对总降水量的贡献更大。强降水量和强降水、中雨日数与总降水量及其强度的变化趋势空间分布基本一致,区域东北部为显著增加区,中雨、强降水日数及雨量的增加导致高原中东部总降水量和极端降水量增加。     

“一带一路”区域近57 a干旱事件及其人口暴露度特征

基于东英吉利大学气候研究所全球逐月降水与潜在蒸散发格点数据集,以标准化降水蒸散指数为干旱指标,采用改进的强度—面积—持续时间极端事件识别方法,对“一带一路”区域干旱事件及其人口暴露度特征进行研究。结果表明：(1)1960—2016年“一带一路”区域呈现变干趋势,至1992年有所缓解,空间上显著干旱区域主要分布在沙特阿拉伯、伊朗、蒙古、中国等。(2)区域年均发生干旱事件89次,以持续1—2个月干旱事件为主,占总事件频次的82%;年均总影响面积约0.92×10⁸ km²,以持续3—5个月的干旱事件影响面积最大,约占年均总影响面积的44.8%;干旱事件最强中心强度均达到极端干旱强度。(3)持续3—5和6—8个月干旱事件频次、影响面积和事件最强中心强度均呈增加趋势,需引起重视。(4)区域干旱事件的人口暴露度多年均值为5.43亿人,不同持续时间干旱事件的人口暴露度均显著增加,尤其2000年以后,年均人口暴露度达7.88亿人,较多年均值高出45%。     

1990—2010年中国极端温度和降水事件的月变化特征

利用1960—2010年中国532个台站的日最低、最高气温和日降水资料,选取4个极端温度指数（冷昼、冷夜、暖昼和暖夜）和2个极端降水指数（极端降水量和极端降水频次）,对1990—2010年极端温度和降水事件相对于之前1960—1989年的月尺度变化进行了研究。得到以下主要结论：1） 逐月的冷昼和冷夜发生频率减少,逐月的暖昼和暖夜发生频率增多。冷极端事件发生频率的变化比暖极端事件更明显。2） 4个指数在2月均表现出频率变化异常剧烈的月尺度特征,这主要与中国地区2月增暖最显著有关。4个指数在2月频率变化的空间分布,中国北方地区（东北、华北以及西北）极端温度事件的频率变化比南方地区（西南、华南以及长江流域）更显著。3） 对于极端降水事件,1990—2010年中国极端降水量增加最大的月份为6—7月,极端降水频次增加较多的月份为1—3月。中国各区域极端降水量变化最大的月份集中在夏季6—8月,其中西北、西南和长江中下游地区极端降水量显著增加。对于极端降水频次,东北和西北地区在1月增加最多;华北、西南、长江中下游和华南地区分别在3、5、7和12月增加最多。除华南地区以外,其他5个区域均通过了信度为0.05的显著性检验。     

黑龙江省水稻生育阶段极端降水事件时空特征

利用百分位相对指数法,基于1971-2016年历史长序列的日降水资料,分析研究黑龙江省水稻生长季极端降水事件的阈值、频数和强度的时空特征。结果表明:黑龙江省极端降水事件阈值的高值区主要位于松嫩平原中南大部;极端降水事件主要集中于水稻生长季的5-9月,尤其是在水稻生殖生长的关键阶段,发生了大部分的极端降水事件;46年中,水稻种植区极端降水事件频数在18～72 d,极端降水事件频数总体呈经向分布特征,自东向西逐渐减少。7月下旬为中西部地区极端降水事件发生的高频时段,东部地区极端降水事件发生的高频时间段为5和9月,6月为极端降水事件发生的低频时段。近6年为极端降水事件频数最高、强度最大的一段时期,20世纪70年代则反之;极端降水事件频数和强度存在高度的相关性;在有雨量观测的小区域内,洪涝灾害事件基本可以被极端降水事件捕捉到,同时极端降水事件对洪涝灾害的指示性也较高。     

内蒙古河套地区极端降水特征分析

基于内蒙古河套地区34个国家气象站1961—2018年逐日降水量,分析近58 a极端降水事件和降水过程的时空分布特征,并选取典型过程分析极端降水过程环流背景场特征。结果表明:(1)平均年降水量自东南向西北递减, 7—8月降水最丰沛。8月降水量显著减少,5、6和12月降水量显著增加。(2)极端降水阈值东南高西北低,鄂尔多斯市乌审召降水量历史极值最大,巴彦淖尔市海力素最小。大部地区极端降水事件频次在5次以上,强度东南强西北弱。(3)极端降水事件7—8月最多,平均强度8月最强。9月极端降水事件显著增加,强度显著增强。(4)年平均极端降水过程强度减弱趋势显著,过程降水大值区多集中在土默特左旗、伊金霍洛旗和呼和浩特市区。(5)极端降水过程多受槽前西南气流影响,充足的水汽条件配合异常强盛的上升气流,易发生强降水事件。     

德江县极端降水事件特征及天气模型

该文利用1959—2018年德江国家站、1987—2017年思南和沿河国家站、2010—2017年德江县19个区域站的逐日降水数据,采用95位百分位法定义极端降水事件发生阈值,运用统计学方法分析德江县极端降水事件频数和强度的特征,基于M-K非参数检验方法对极端降水事件频数和强度长期变化趋势进行检验。研究近60 a乌江中下游流域德江站极端降水频数和强度的特征和关系,再研究近8 a德江县19个区域站极端降水事件特征,结果表明,乌江中下游流域德江站近60 a来发生极端降水事件阈值为30.7 mm,平均极端降水频数为8.7 d,平均极端降水强度为52.6 mm/d,近60 a年来德江县发生极端降水事件的频数和强度总体呈现上升的趋势,近8 a德江县中部、北部、西北部、西南部乡镇出现平均极端降水频数天数较多,近8 a德江县乌江流经段东南部乡镇平均极端降水降水强度较强,日降水量100 mm的极端降水事件主要集中出现在6月和7月,典型极端降水事件年发生概率为38%。选取乌江中下游流域思南、德江、沿河3站近10 a典型极端降水事件为研究对象,综合分析各层次天气系统,归纳总结出乌江中下游流域极端降水天气模型。     

基于ETCCDI指数2017年中国极端温度和降水特征分析

利用中国1961—2017年2419站均一化逐日气候数据,计算了气候变化检测和指数联合专家组定义的26个极端气候指数,分析2017年中国极端温度和降水特征。结果表明：2017年中国区域平均的所有极端高温指数均高于1961—1990年30年平均,所有极端低温指数均低于1961—1990年30年平均。中国区域平均的多个极端温度指数达到或者接近历史极值,其中年最小日最高气温(TXn)和年最小日最低气温(TNn)均达到历史最高值,冷夜(TN10p)、冷昼(TX10p)和持续冷日日数(CSDI)达到历史最低值。年最大日最高气温(TXx)、年最大日最低气温(TNx)、暖夜(TN90p)、霜冻(FD)、冰冻(ID)、热夜(TR)、生长期长度(GSL)排在1961年以来的第2或第3位,其余极端温度指数全部排在了1961年以来前10位。2017年中国区域平均的10个极端降水指数中,有7个指数值处于1961—2017年1个标准差范围内,指示2017年的极端降水接近正常年。     

北京地区夏季极端降水变化特征及城市化的影响

应用北京地区20站1971—2010年降水记录及城市发展数据,采用百分位方法定义极端降水事件的阈值,分析了北京地区夏季极端降水事件的时空变化特征及城市化的影响。结果表明：(1)北京夏季极端降水阈值及频数存在较强局地性特征,基本沿地形高度分布,极端降水频数多发区与高阈值区不完全对应;(2)近40年极端降水频率及强度均呈现下降趋势,年际及年代际差异显著;(3)城市化发展不同阶段极端降水强度及频数均有不同的分布形态,城市化对城市不同区域极端降水影响不一样,城市化导致城市下风向近郊区极端降水强度、次数均表现为增多趋势;(4)城市对极端降水的影响还与天气过程强度有关,强天气背景下城市对极端降水频数的影响程度高于对降水强度的影响。     

太行山复杂地形下华北暖季极端降水的时空分布特征

基于2012—2021年5—9月华北五省的逐日降水资料和台站地形高度数据,统计分析了华北全区及各子区域极端降水事件的降水量及其强度和频次的时空分布特征;并运用地理加权回归(GWR)模型分析得到极端降水事件的降水量、强度及频次与海拔高度之间的关系。结果表明:1)华北区域极端降水量的时间变化均呈多波动特征且区域差异性显著,太行山以西高原和以东平原降水频次多、波动明显且强度较弱,太行山南段以南平原降水频次少、变化平缓而强度明显偏强。2)极端降水量的空间分布呈现南北少、中间多的型态分布,降水量大值区分别位于燕山东南侧和太行山南段晋冀豫三省交界处;极端降水高频站点主要聚集在晋东南地区;日最大降水量超过300 mm的站点主要集中在太行山脉和燕山山脉与华北平原的过渡地带。3)华北区域38°N以北,极端降水量、降水频次、强度和日最大降水量均随海拔高度的升高而减小;38°N以南,山西南部临运地区降水量随海拔高度的升高而显著增加。由于降水频次和强度与地形均存在正相关而导致,太行山附近降水量随海拔高度的升高而减小的贡献主要在于降水强度而非降水频次。     

季节内振荡水汽收支对长江中下游持续性极端降水强度的调控作用

利用中国1979—2019年逐日降水格点数据,考量降水的时空聚集性强度之客观监测方法,识别中国东部区域极端降水事件,发现长江中下游是夏季持续3 d及以上区域持续性极端降水(PREP)发生最频繁的区域。以此为研究对象,基于水汽收支理论,利用ERA-Interim再分析资料和带通滤波方法,诊断日降水及其水汽收支的季节内特征,研究关键尺度对流层高低空系统配置及演变。结果显示：PREP日降水强度及其演变被证实与区域大气柱水汽辐合量相一致。10～30 d准双同振荡(QBWO)和30～90 d(MJO)的水汽辐合在事件发生前1～3 d和7～9 d开始由负位相转为正位相。区域南、北边界QBWO(MJO)水汽输送在事件发生前2～4 d(9～10 d)由水汽输出转为输入。南海的QBWO对流北传至长江中下游,促使源于西北太平洋的对流层低层QBWO反气旋式环流系统向西南移动,其西北侧的西南风使区域南边界水汽输送在事件开始日达最大。事件发生前10 d左右,对流层低层MJO反气旋式环流系统出现在西北太平洋,并向西南移动,长江中下游气旋系统加强维持,对流层中层孟加拉湾MJO尺度低槽开始加深,三者的配合使区域南边界的MJO水汽输入逐渐增强并维持到事件发生后。MJO尺度的强水汽输入结合QBWO反气旋式环流促使长江中下游地区的持续性极端降水事件的发生。研究结果对持续性极端降水事件延伸期的预报提供参考。     

1981－2020年沂沭河流域极端降水事件特征及环流背景

利用1981—2020年沂沭河流域内12个气象台站逐日降水观测资料,西太平洋副热带高压（西太副高）指数、太平洋年代际振荡指数（PDO）等资料以及NCEP/NCAR逐日再分析资料,采用线性趋势分析、累积距平法联合滑动t检验、morlet小波分析、相关性分析、合成分析等方法,研究近40 a沂沭河流域极端降水事件的时空变化特征,并进一步研究极端降水指数与气候因子之间的相关性以及极端降水事件的异常环流背景。结果表明：沂沭河流域极端降水事件具有整体上增多且强度增强的特征,且近年来在频次和年极端降水量上波动峰间值增大,分别为6.2 d/a、538.2 mm/a,极端降水事件日趋严重。空间分布上南多北少,中部、北部较南部增速更明显。极端降水频次和年极端降水量均在1989年和2002年左右突增;极端降水强度在1989年突增,2000年左右突减。极端降水的频次、强度和年极端降水量分别以22 a、10 a和22 a的周期波动为主。西太副高的脊线位置跟频次和年极端降水量具有正相关性,PDO与频次和年极端降水量具有负相关性。东亚夏季风强度和西太副高的位置是影响沂沭河流域极端降水事件多寡的重要因子,在预测该流域的极端降水情况时可做参考依据。